【摘 要】
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针对转炉炼钢静态控制模型广泛采用的常规回归分析算法采用目标炉次的前几炉次冶炼数据作为样本,模型预测准确度低的问题,提出了一种基于样本自选择的回归分析算法。该算法从
【机 构】
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安徽工业大学计算机学院; 韶钢第三炼钢厂; 安徽工业大学冶金学院;
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学重点研究项目(KJ2009A136)
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针对转炉炼钢静态控制模型广泛采用的常规回归分析算法采用目标炉次的前几炉次冶炼数据作为样本,模型预测准确度低的问题,提出了一种基于样本自选择的回归分析算法。该算法从实际生产数据中自动选取一定数量的合适样本来构建回归分析预测模型,实现吹氧量、冷却剂加入量、终点温度和终点碳含量的预测。通过某钢厂120t转炉Q235B钢种的实际生产数据与该算法、常规回归分析算法和BP神经网络算法进行预测结果比较,表明本算法具有预测准确度高,综合预测效果好等优点。
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